摘要：低轨卫星网络因其覆盖范围广、延迟低而成为现代通信的重要组成部分。然而,动态信道条件对通信质量的影响使得传统调制解调技术面临挑战。文章通过分析现有自适应调制解调方案的不足,提出了一种基于实时信道评估的自适应调制方法并优化了解调算法,旨在提高低轨卫星网络中的数据传输效率和可靠性,为低轨卫星网络的应用提供技术参考。

摘要：为了提高协作中继系统能量效率,提出了一种节能的跨层设计方法.在Nakagami-m衰落信道中,通过物理层自适应调制和链路层混合自动重传请求(HARQ)协议跨层设计,首先建立HARQ状态转移图,推导协作中继系统平均总能耗和中断概率表达式,然后提出最小化系统平均总能耗的跨层优化模型,并给出该跨层优化模型的穷尽搜索算法,最后对比分析了非协作HARQ和协作HARQ协议下的中继系统能耗特性.仿真结果表明,协作HARQ比非协作HARQ更节能,且通过自适应调节星座尺寸b的大小,最多可节省80%的能量.

摘要：为改善多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)的可见光通信(VLC)系统的性能,提出将自适应调制、空时分组码(STBC)及正交循环矩阵变换(OCT)相结合应用于该系统中,设计并建立了一个2×2 MIMO-OFDM系统,来评估所提出的自适应调制STBC-OCT预编码方案的性能。在不同的调制方式、不同的编码方案下研究其误码率(BER)性能、峰均功率比(PAPR)性能、不同的直流偏置(DC)与驱动电压峰值(V-(PP))下的BER性能。结果表明:与其它预编码方法相比,采用自适应调制STBC-OCT预编码方案能获得相对均衡且高的信噪比(SNR)值及更低的PAPR。当传输距离为0.5 m,DC为2.7 V、V-(PP)为2.7~2.8 V时所提方案能获得最佳的BER性能,并始终低于前向纠错(preFEC)门限7%的阈值3.8×10^(-3).该方案能够有效地克服MIMO-OFDM VLC系统带宽限制的问题并提供最佳的可靠性。

摘要：随着短距离通信网的不断发展,多模光纤(MMF)已经成为实现高速大容量信息传输的理想介质,但多模光纤严重的模式色散限制了其传输能力.为了提高多模光纤的传输能力,设计了基于自适应调制(AM)的正交频分复用(OFDM)多模光纤通信系统.提出了适用于该系统的自适应比特分配算法,并通过仿真证明了该算法的有效性.在此基础上重点分析了自适应调制对系统性能的影响,对比了自适应前后不同传输速率、不同信道情况下的误码特性.结果表明,自适应调制能较好地克服深衰落点对系统性能的影响,有效降低了系统误码率(BER).

摘要：针对Nakagami-m衰落信道中,D2D(device to device)通信频谱利用率低的问题,设计一种基于非数据辅助误差矢量幅度(NDA-EVM, nondata-aided error vector magnitude)的自适应调制算法。以NDA-EVM作为信道质量评估参量,根据最大似然准则建立NDA-EVM与误码率(SER, symbol error ratio)的定量关系,据此设计SER约束下的MQAM调制方式切换机制;结合有限状态马尔可夫信道模型以及数据缓存处理,分析系统的分组丢失性能和频谱利用率。理论分析和仿真实验表明,基于NDA-EVM的自适应调制算法在不同调制方式的阈值下的准确性,明确系统QoS与分组丢失率的关系;在保持低算法复杂度的同时,提高了系统频谱利用率,对比传统算法,频谱利用率提升了0.752 bit·(s·Hz)-1。

摘要：该文研究了在平坦Rayleigh衰落信道下,借助于无线信道预测对一个基于非编码的MQAM自适应调制进行优化设计的问题.主要是通过采用无偏二阶估计的方法去研究一个已知的预测误差方差对最优化传输特性的影响.推导出基于预测的信噪比和预测误差方差的数据速率的最优解,以此对数据速率进行调整,使得频谱效率在误比特率的约束条件下达到最大化.通过仿真给出的数值解表明它能更好地将链路自适应地快速调整到信道的真实条件,提高整个系统的性能.

摘要：考虑了一个结合自适应调制和自动重传请求的蜂窝下行系统,基站通过接收端的反馈获得其信道信息,然后在物理层通过自适应地选择调制和编码方式来最大化系统频谱效率,同时还在数据链路层采用自动重传技术来提高传输的鲁棒性.研究了在业务的平均延时约束下,通过最优选取自适应调制参数来最大化系统的频谱效率的方法.首先通过合理的假设对上述系统数学建模,然后将研究的问题建模为一个凸优化问题,并最终通过经典的拉格朗日乘数法给出了最优解.数值仿真表明本算法是最优的.

摘要：面对高速发展的互联网应用,传统的路由与频谱分配(RSA)问题迎来新的挑战。融合降级服务(DS)技术的弹性光网络无疑为降低业务阻塞率,提高用户体验质量(QoE)提供了新方向。该文首先针对频谱资源的低效利用和DS导致的业务收益下降问题,建立以最小化频谱消耗和最小化DS等级、频次为联合优化目标的RSA问题的混合整数线性规划模型。随后,提出一种基于区分DS和自适应调制的动态RSA算法。该算法考虑业务等级的差异化,并整合自适应调制和DS技术。同时,设计区分业务等级的DS损失函数及DS窗口选择策略,为即将受阻业务分配理想的频谱位置和资源。此外,设计考虑频谱与收益均衡关系的网络收益函数,达到频谱资源高效利用,减少降级影响,提升网络收益的目的。最后,仿真验证了所提算法在业务阻塞率和网络收益等方面的优势。

摘要：以最小化发射总功率为目标,提出了一种低复杂度的MIMO-OFDM无线通信系统的自适应调制方案.在发射端,基于已知信道状态信息,应用奇异值分解将空分复用信道转化为并行的子信道,并将表征信道增益的信道矩阵特征值用于子信道自适应调制优化设计中.针对MQAM调制,采用变步长的贪婪算法得到优化的子信道比特加载及功率分配方案.仿真结果表明,所提出的简化算法与一种近似最优的自适应调制算法性能接近,但复杂度降低了30%以上.

摘要：针对快时变信道下无线通信频谱利用率降低的问题,提出一种基于非数据辅助的误差矢量幅度的自适应调制(NDA-EVM-AM,nondata-aided error vector magnitude based adaptive modulation)算法,选取NDA-EVM作为反映快时变信道变化的特征参量并给出不同调制阶数的统一计算模型,建立不同调制阶数NDA-EVM与误码率(BER)之间的关系并据此设计MQAM(multilevel quadrature amplitude modulation)调制阶数的快速调整机制。以高铁通信的快时变信道场景为例,数值仿真表明,相比DA-EVM(data-aided error vector magnitude)和信噪比估计,NDA-EVM估计具有最小均方根误差;NDA-EVM-AM算法可提高信道质量评估与调制阶数选择的准确性,相较于DA-EVM-AM(data-aided error vector magnitude based adaptive modulation)算法,调制阶数选择的正确率可提升7.9%,频谱利用率可提高0.53 bit·s^(-1)·Hz^(-1);相较于SNR-AM(signal to noise ratio based adaptive modulation)算法,调制阶数选择的正确率可提升15.7%,频谱利用率可提高0.82 bit·s^(-1)·Hz^(-1)。